AI ДЛЯ КЛИНИК И ФАРМЫ
Врачебный ассистент, который помнит анамнез, назначения и взаимодействия препаратов — и отвечает врачу, а не пациенту вслепую.
Обсудить проект →Что болит
Анамнез в одной системе, назначения в другой, результаты анализов в третьей. Врач тратит приём на поиск, а не на решение.
Профильных врачей не хватает, очередь растёт, а разбор документации отнимает часы, которые могли уйти на пациентов.
Любое решение с участием AI должно быть прослеживаемым и объяснимым перед аудитом, страховой или регулятором.
Решение BASEMIND
BASE строит медицинского чат-бота на многоагентной архитектуре поверх G-Brain — корпоративной AI-памяти клиники. Один агент собирает анамнез из разрозненных систем, второй проверяет назначения на взаимодействия, третий готовит сводку для врача перед приёмом. Каждое действие фиксируется и объяснимо, потому что память структурирована, а не свалена в один чат-лог.
G-Brain хранит анамнез, назначения и историю взаимодействий пациента в единой структуре, доступной агентам в реальном времени.
Отдельные агенты отвечают за сбор данных, проверку лекарственных взаимодействий и формирование рекомендаций — ошибка одного не проходит незамеченной.
Каждый ответ бота опирается на конкретный источник в карте пациента, и это можно предъявить на любой проверке.
Как это работает
Смотрим, где живут карты пациентов, назначения и лабораторные данные, и как они связаны между собой.
Строим корпоративную память клиники: структурируем анамнез, назначения и историю взаимодействий по каждому пациенту.
Разворачиваем агентов под конкретные задачи — подготовку к приёму, проверку взаимодействий, ответы на вопросы врача.
Запускаем на выбранном отделении, проверяем на реальных случаях и передаём команде клиники с документацией.
Ожидаемый эффект
-40%
времени врача на подготовку к приёму и разбор документации
×3
быстрее находится нужный фрагмент истории пациента
24/7
доступность ассистента для дежурных врачей и поддержки
6 нед.
до пилотного запуска на первом отделении
Частые вопросы
Нет. Ассистент готовит сводку, проверяет взаимодействия и подсказывает контекст — решение всегда принимает врач.
G-Brain разворачивается в контуре клиники или в изолированном облаке, доступ к данным пациента разграничен по ролям.
Нет, G-Brain подключается к существующей медицинской информационной системе и лабораторным базам как надстройка.
Каждый ответ ассистента прослеживается до источника в карте пациента, что упрощает подготовку к аудиту и проверкам.
С аудита источников данных и одного пилотного отделения — так видно реальный эффект до масштабирования на всю клинику.
Разберём, какие данные уже есть, и покажем, как G-Brain и многоагентная архитектура сократят нагрузку на врачей.
Обсудить проект →